2 gün (10.00-12.00 ve 13.00-15.00 arası)Toplam 8 SaatKategori: Özel EğitimAçıklamalar
Eğim homojenliği testleri olarak iki test ele alınmaktadır: (1) Pesaran ve Yamagata (2008) eğim homojenliği testi ve (2) Blomquist ve Westerlund (2015) bootstrap tabanlı eğim homojenliği testi. Pesaran ve Yamagata (2008) testi, Swamy’nin eğim homojenliği testinin standartlaştırılmış bir versiyonudur. Bu testte hem yatay kesit boyutunun (N) hem de zaman boyutunun (T) büyük olması gerekmektedir ve hem dengeli hem de dengesiz panellerde uygulanabilir. Test, heteroskedastisite ve otokorelasyona (HAC) izin verir ve ayrıca yatay kesit bağımlılığını dikkate almak için modele yatay kesit ortalamalarının eklenmesine olanak tanır. İkinci test olan Blomquist ve Westerlund (2015) ise bootstrap tabanlı bir eğim homojenliği testidir. Bootstrap yöntemi, ek olarak "sonlu örneklem" 1. Tip hata (size) sapmalarını düzeltir ve test, otokorelasyon ile yatay kesit bağımlılığı (CD) varlığında asimptotik olarak geçerlidir. Ancak bu test, dengeli panel gerektirmektedir.Chudik, Pesaran ve Smith (2026), heterojen dinamik paneller için uzun dönem katsayılarını tahmin etmeye yönelik yeni bir Havuzlanmış Bewley (Pooled Bewley, PB) tahmincisi önermektedir. Monte Carlo sonuçları, PB tahmincisinin (uzun dönem katsayıları açısından RMSE ile ölçülen toplam tahmin doğruluğu ve SIZE ile ölçülen çıkarım doğruluğu, yani 1. tip hata açısından) ilgilenilen sonlu örneklem büyüklüklerinde (N ve T = 20, 30, 40 ve 50), yanlılık düzeltmesi uygulanıp uygulanmamasına bakılmaksızın, mevcut tahmincilere (PMG, PDOLS ve FMOLS) kıyasla daha iyi performans gösterebildiğini ortaya koymaktadır. Elbette bu sonuçlar PB tahmincisinin her zaman daha iyi olacağını ima etmez; ancak PB’nin, PMG, PDOLS ve FMOLS tahmincilerine tamamlayıcı nitelikte literatüre faydalı bir katkı sunabileceğini göstermektedir. Yanlılık düzeltmeleri (split-panel jackknife veya sieve wild bootstrap) ve kritik değerlerin bootstrap ile elde edilmesi, dört tahmincinin tamamı için faydalıdır; bu yöntemler yalnızca yanlılığı azaltmakla kalmaz, bazı durumlarda RMSE’yi de iyileştirir. PB tahmincisi küçük örneklem için jackknife veya bootstrap ile yanlılık düzeltme ve ayrıca yatay-kesit bağımlılık (CD) için ise bootstrap ile düzeltme uygulamaktadır. Dolayısıyla küçük örneklem (N ve T = 20, 30, 40 ve 50) ve CD olması durumunda bu düzeltmeler ile kullanılabilir.Panel Doğrusal Olmayan ARDL (Panel NARDL) yöntemi, Shin, Yu ve Greenwood-Nimmo (2014)’e dayanır; bu çalışma, Pesaran, Shin ve Smith (2001) tarafından geliştirilen doğrusal ARDL eşbütünleşme çerçevesini asimetrik etkilere izin verecek şekilde genişletmiştir. Salisu ve Isah (2017) tarafından uygulanan Panel NARDL yaklaşımı ise bu doğrusal olmayan ayrıştırmayı, Pesaran, Shin ve Smith (1999) panel tahmincileri ile birleştirmiştir. Panel NARDL yöntemi panel veride uzun dönem ve kısa dönem ilişkileri asimetrik olarak tahmin etmektedir.Panel Eşbütünleşik Polinom Regresyonları (CPR) FM-OLS tahmincisi kullanırlar. Polinom eşbütünleşme modelleri, bağımlı değişkenin yalnızca bütünleşik bir süreçle değil, aynı zamanda bu sürecin daha yüksek dereceden üsleriyle de ilişkili olduğu durumlarda ortaya çıkar. Bunun en yaygın uygulaması, Çevresel Kuznets Eğrisi’dir. Standart panel eşbütünleşme tahmincileri, bu tür modellerde tutarsızdır; çünkü polinom terimler, bütünleşik sürecin düzeyiyle mükemmel korelasyon içindedir. CPR bu sorunları gidermek için literatürde geliştirilen özel FM-OLS düzeltmelerini uygular. CPR yaklaşımı, ekonomik değişkenler arasında U-şekilli, ters-U veya daha genel polinomik uzun dönem ilişkilerin olduğu tüm uygulamalarda kullanılabilir. CPR yöntemi, “Grup Ortalaması FM-OLS” (Group-Mean FM-OLS) tahmincisini (Wagner ve Reichold, 2023) uygular. Her bir yatay kesit birimi, HAC uzun dönem varyans tahmini kullanılarak ayrı ayrı düzeltilir. Grup ortalaması tahmincisi, bireysel FM-OLS katsayılarının ortalamasını alarak, yatay kesit bağımsızlığı altında tutarlı ve asimptotik normal bir tahminci sağlar. CPR ayrıca “Havuzlanmış FM-OLS” (Pooled FM-OLS) tahmincisini (Jong ve Wagner, 2022) de uygular. Havuzlanmış FM-OLS yaklaşımında, tahmin öncesinde bireysel veya iki yönlü sabit etkiler modelden çıkarılır. Yatay kesit bağımlılığından şüphelenildiğinde, her iki tahminci için de CD’ye dayanıklı bir kovaryans matrisi kullanılabilir.
1. Gün
Eğim homojenliği testleri
- Temel test: Pesaran ve Yamagata (2008) testi
- Küçük örneklem düzeltmesi: Blomquist ve Westerlund (2015) bootstrap testi
Dinamik heterojen paneller için Pooled Bewley (PB) tahmincisi
- PB, bias düzeltmesiz, asimptotik standart hatalar
- Jackknife bias düzeltmeli PB
- Jackknife bias düzeltmeli ve kesitler arası bağımlılığa dayanıklı bootstrap güven aralıkları ile PB
- Stokastik simülasyon ile bias düzeltilmiş ve kesitler arası bağımlılığa dayanıklı bootstrap güven aralıkları ile PB
- Bias düzeltmesiz, kesitler arası bağımlılığa dayanıklı bootstrap güven aralıkları ve hata düzeltme regresyon çıktıları
2. Gün
Panel Doğrusal Olmayan ARDL (Panel NARDL) tahmini
- Temel Panel NARDL tahmini (PMG, varsayılan)
- Hausman testi ile Mean Group tahmincisi
- Birden fazla asimetrik değişken
- Asimetri karşılaştırma tablosu
- Panel bazında katsayılar
- Dinamik çarpanlar
- Pozitif ve negatif şoklar için etki-tepki fonksiyonları (IRF)
- Tüm tanı testleri ve grafikler
- Grafiklerin dışa aktarılmasıPanel Eşbütünleşik Polinom Regresyonları (CPR)
- Grup Ortalaması FMOLS ikinci dereceden
- İki yönlü FE ve Bartlett ile havuzlanmış kübik model
- Çok açıklayıcı değişkenler: polinomlu ve doğrusal değişkenler
- Bir doğrusal kontrol değişkeni ile havuzlanmış kübik model
- Tahmin sonrası saklanan sonuçlara erişim: Dönüm Noktası